基于改进型Elman神经网络和遗传算法的锅炉在线燃烧优化

目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求。利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建立锅炉燃烧预测模型,并结合遗传算法的寻优特性,在线地搜寻出一定工况下可操作量的最优控制方案,可实时地指导运行人员。仿真试验结果表明,该预测模型实现了锅炉高效低氮燃烧优化寻优,且满足实时性的要求。     

应用局部投影网络预测燃料分级燃烧锅炉的飞灰含碳量

火电厂煤粉燃烧效率体现在燃尽程度上,一般用锅炉的飞灰含碳量来进行评价.这个参数的预知对燃料分级燃烧优化,即在能够降低NOx的排放的同时保证煤粉的燃烧效率,进而提高锅炉运行效率极为重要.分析了锅炉飞灰含碳量的影响因素,利用局部投影神经网络LPN结构简单、收敛速度快、泛化能力强和适用于非线性时变过程的特点,建立锅炉的飞灰含碳量动态预测模型.利用锅炉热态试验所得数据训练和测试该模型,结果表明,预测模型较精确地预测了飞灰含碳量,从而为燃料分级燃烧优化的进行提供了模型基础.     

基于支持向量机的燃烧过程飞灰含碳量与NOx排放特性模型

大型四角切圆电站锅炉NOx排放和飞灰含碳量是燃烧优化的两个方面,也是电厂关心的重要问题。影响两者的因素众多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量和NOx排放特性进行建模是实现燃烧优化的一个前提。文中首先利用交叉验证算法分析样本数据,对支持向量机中的参数C和σ进行选择,再应用支持向量机理论建立了飞灰含碳量和NOx排放特性模型,最后利用试验数据对模型进行了校验。研究结果表明,采用支持向量机算法建模误差较小,达到了比较准确的预测效果。     

700MW四角切圆锅炉低NO_x燃烧的数值模拟

对一台700 MW四角切圆煤粉锅炉低NOx燃烧改造前后开展了多工况炉内流动、燃烧、传热与污染物排放特性的数值模拟,模拟结果与测量值符合良好。数值模拟与实际运行结果都表明:采用M-PM低NOx燃烧器并进行深度空气分级燃烧改造后,炉内空气动力特性良好,气流不会直接冲刷水冷壁;主燃烧区处于低氧高CO浓度的强还原性气氛,可抑制NO生成并大量还原已生成NO,锅炉NOx排放显著降低,100%、75%和50%负荷下分别降低了68.8%、52.9%和56.6%;屏底烟气温度明显增加,主、再热汽温特性明显改善,温度升高达到设计值;水冷壁壁面热负荷更加均匀;尽管飞灰含碳量和CO排放浓度增加,但排烟温度降低了约10℃,排烟热损失降低大于机械和化学不完全燃烧损失增加之和,锅炉效率升高。     

基于BP神经网络的超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量预测分析

飞灰含碳量是反映燃煤锅炉机组燃烧效率的重要技术指标和运行经济指标,同时也影响锅炉的安全运行。超临界对冲火焰锅炉由于掺烧劣质煤,经常出现飞灰含碳量偏高的现象。本文以660MW超临界对冲火焰锅炉为研究对象,将影响飞灰含碳量的负荷、煤粉细度等十个运行参数作为输入量,应用BP神经网络的非线性动力学特性和自学习能力,建立了飞灰含碳量预测模型。经网络预测,与实际值的误差小于5.48%。在预测模型的基础上,对飞灰含碳量影响因素进行单因素影响规律分析。预测和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

电站锅炉效率在线计算方法

提出了一种电站锅炉效率的在线计算方法 ,它基于燃煤的低位发热量、燃煤的灰分、排烟温度、氧量、飞灰含碳量和参考温度计算锅炉的效率 ,适用于电站锅炉燃烧的监控和优化运行     

大型电站锅炉飞灰含碳量优化模型研究

借助锅炉燃烧特性试验结果,建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型.经过训练和校验,并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉飞灰含碳量进行预测.在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对飞灰含碳量排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.     

660MW旋流对冲锅炉低NO_x燃烧优化数值模拟

对一台660 MW旋流对冲锅炉在不同层燃烧器组合运行工况下进行了炉内流动、燃烧和NOx排放特性的数值模拟,模拟结果与试验值相对误差小于10%。模拟结果表明:额定负荷时,5层燃烧器运行,停前墙和停后墙同层燃烧器时NOx排放和飞灰含碳量基本相同;停上层燃烧器相比于停中层燃烧器,空气分级效果强化,煤粉颗停留时间增加,NOx和飞灰含碳量分别降低9.5%和9.8%,在锅炉实际运行过程中,停上层燃烧器更有利于降低NOx排放和提高燃烧效率。     

四角切园煤粉锅炉局部富氧燃烧技术仿真研究

某公司170t/h四角切圆煤粉锅炉运行过程中发现排烟飞灰含碳量及NOx浓度高、煤粉燃烧效率低、炉堂壁易结焦等问题,为此在浓淡燃烧技术的基础上提出用富氧风作为炉顶燃尽风和贴壁风的分级燃烧新思想,借助Fluent仿真软件,对工况前后煤粉锅炉炉内速度场、温度场及煤粉颗粒轨迹进行数值仿真计算与调整。结果表明,调整后的四角切圆煤粉锅炉采用富氧局部助燃技术,可有效改善炉内动力场特性,提高炉内燃烧的稳定性能,对降低NOx的排放浓度有着非常积极的作用。     

电站锅炉飞灰含碳量的优化控制

利用人工神经网络对锅炉飞灰含碳量进行建模,并采用混合遗传算法与复合形法进行运行工况寻优,获得当前最佳的锅炉燃烧调整方式,这种方法同时解决了锅炉变工况下运行参数基准值的问题。应用该模型对某台300MW四角切圆燃煤电站锅炉的飞灰含碳量进行优化控制研究,其结果可指导运行人员进行参数优化调整,降低锅炉飞灰含碳量,提高燃烧经济性。图3表4参7     

燃煤电站锅炉NO_x排放影响因素的数值模拟分析

燃煤电站锅炉是氮氧化物(NOx)的主要污染源之一,通过CFD软件平台,使用数值计算的方法对实际电站锅炉不同的燃烧工况进行数值模拟,研究影响燃煤电站锅炉NOx排放的不同因素。计算结果表明:过量空气系数是影响NOx生成的重要因素之一,NOx排放浓度随着过量空气系数的增大而增加;改变二次风配风方式也能影响NOx的生成,在计算的3种工况中,均等型配风生成的NOx浓度最低,倒塔型次之,束腰型最大;改变二次风偏转角度能影响NOx的生成量,NOx排放浓度随着二次风偏转角度的增大而减小。     

基于GA-BP的电站锅炉NOx排放特性建模研究

NOx排放模型是电站锅炉实时控制系统的基础。针对普通BP神经网络建模方法收敛速度慢和易陷于局部极值点的问题,提出基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的建模方法。通过电站锅炉热态试验获取样本数据,对BP网络隐节点数进行优化后,建立了GA-BP模型。相比BP神经网络模型,该模型训练时间短,拟合误差大大降低。仿真试验表明：GA-BP模型性能得到改善,泛化能力明显提高,能准确预测NOx排放。GA-BP模型可为运行人员提供指导,也可作为电站锅炉实时控制系统的基础模型。     

重型柴油车实际道路NO_x排放预测模型研究

基于便携式车载排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS),对某型号重型柴油车进行实际道路排放测试,分别利用车辆比功率(VSP)和车辆牵引力(VA)对NO_x排放值进行拟合。以这两个因子作为输入参数,应用自适应学习速率法改进后的双隐含层反向传播(BP)神经网络来训练和预测NO_x的排放情况。与原BP网络预测情况相比,预测值与实际值的皮尔逊相关系数提高了0.113 6,相对误差降低了0.662 1%,改进后的神经网络预测准确度有所提升,泛化能力较强,可以用于该款重型柴油车NOx排放的实时预测,具有一定的工程应用价值。     

超细化煤粉的投入量对再燃效果影响的实验研究

目前我国燃煤电厂NOx排放的控制任务相当艰巨和繁重,急需开发适合我国国情的降低NOx排放的技术。超细化煤粉再燃是一种降低燃煤锅炉NOx排放的技术,本文通过在热态燃烧试验装置上进行的试验研究,论述了超细化煤粉的投入量对锅炉N0x排放、结渣状况及机械不完全燃烧损失的影响。通过试验得知,加入再燃煤粉后,炉膛火焰中心的位置变化不大;NOx的脱除率能够达到50％以上;结渣状况有所减轻;机械不完全燃烧损失增加。     

一种小型立式燃油锅炉的改造及实验研究

从目前立式燃油锅炉的发展现状出发,针对某小型立式燃油锅炉热效率不高,NO_x排放偏高的缺点,提出了相应改造方案,建立传热模型分析改造前后炉内燃烧与传热过程,并通过实验进行相关测试研究。经过分析和实验,结果表明:通过在炉膛中加装内炉胆,强化了燃烧与传热过程,提高了热效率,并改善了烟气排放;改造后的燃油锅炉炉膛温度分布均匀,无明显高温区,过量空气系数由1.10降低至1.05以下,NO_x排放降低25%以上,排烟温度明显降低,热效率提高2个百分点左右,以上均证明了该改造方案的可行性。     

600MW墙式燃烧锅炉氮氧化物排放浓度与主要运行因素的多元线性回归研究

以某厂600 MW超临界机组前后墙布置燃烧器锅炉为研究对象,采用现场燃烧调整试验方法,针对锅炉燃烧系统的运行特点和具体条件,进行了氧量、燃烧结构参数(包括一次风速、中心风量、二三次风风量和二次风旋流强度等)、磨煤机运行组合方式、燃尽风量和煤质变化等影响锅炉氮氧化物(NOx)排放特性的试验研究。试验结果表明:锅炉的运行氧量、磨煤机组合投运方式变化、燃尽风量和煤质变化是锅炉NOx排放浓度的主要影响因素,影响NOx排放浓度变化幅度达到14%～18%;而燃烧器结构参数的变化影响较小;通过对主要因素的控制,可以显著降低锅炉NOx排放浓度。在此基础上,应用多元线性回归方法,建立了该600 MW锅炉NOx排放浓度与主要运行因素的回归经验关系式,回归经验关系式的预测值和实测值之间的偏差大多在%10%范围内,该经验关系式可用于锅炉NOx排放浓度的在线运行控制和预测。     

600MW级超临界锅炉低NOx燃烧优化分析

为了有效降低燃煤锅炉NOx生成,使后续SCR脱硝减少喷氨量,减轻空预器积盐堵塞等问题,研究了NOx的生成机理,得到温度、氧浓度和煤种氮元素含量均是影响燃料型NOx生成的因素,通过炉内燃烧的优化调整,燃烧优化的主要具体技术措施有运用低NOx燃烧器、低氧量运行、变SOFA率和调整磨煤机运行方式等,以及上述技术的综合运用,实现了大幅降低NOx生成的目标,取得了良好的经济效益和环境效益,满足了新的环保标准对燃煤锅炉的NOx排放控制提出的高要求。     

CFB锅炉降低SO2和NOx排放的机理与影响因素分析

锅炉的烟气污染是工业污染的重要项目之一，也是造成大气污染的重要因素（主要污染物有烟尘，SO2和NOx)。简要介绍了目前几种常见的脱硫脱氮方法，指出CFB锅炉的优越性。随后详细介绍了CFB锅炉的工作原理，并对CFB锅炉控制SO2和NOx排放的机理及主要影响因素进行了分析与探讨。CFB锅炉具有燃烧效率高，燃料适应性广，负荷调节灵活，环境保护性能好等优点，但是，已投运的CFB锅炉中石灰石脱硫系统几乎都没有投入运行，主要原因是脱硫系统设计还不成熟，运行成本比较大。     

Co-firing switchgrass in a 60-megawatt pulverized coal-fired boiler: Effects on combustion behavior and pollutant emissions

Switchgrass was co-fired with coal in an industrial scale boiler to investigate the co-firing effects on boiler performance and pollutant emissions. Comparing with firing coal alone, co-firing with switchgrass slightly lowered boiler efficiency by 0.6 to 1% under full-load and low-load conditions, respectively. Net carbon dioxide and SO₂ emissions were reduced with co-firing. Nitrogen oxides (NOx) emissions were similar with co-firing to firing coal alone under both high and low loading amounts of switchgrass. Varying the nitrogen content by changing switchgrass type and harvest time revealed no significant effect on NOx emission in the range of tested conditions.     

链条炉区段烟气再循环对锅炉运行及NOx排放特性影响的工业试验研究

针对一台采用尽早配风方式的29MW链条炉进行分区段烟气再循环对锅炉运行及NOx排放特性影响的工业试验。在挥发分析出及燃烧区段煤层下的一次风室混入再循环烟气将有效强化该区段煤层燃烧,降低该区段煤层以上燃烧空间的氧浓度,控制及消减挥发分N向NOx的转化,同时降低了穿过该区段煤层一次风的氧浓度,抑制焦炭N向NOx转化,NO消减效果最高达到25%。在焦炭燃烧区段煤层下的一次风室混入再循环烟气,能够降低穿过床层气流的氧浓度,抑制焦炭氮向NO的转化过程,该区段烟气再循环低氮效果有限,最大降幅9%。再循环烟气可以替代部分一次风,以维持足够的风室风压,进而降低穿过煤层气流的O2浓度,从而强化链条炉区段燃烧特性的低氮特征,实现链条炉的NOx减排。随着工业锅炉NOx排放指标的不断提高,烟气再循环作为一项有效的前置低氮环节,能有效降低整个低氮系统的投资,进而取得较好的经济性。